白話看 AI Part1：提示詞與AI設計
2026-09-04
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主要講解如何建立與設計 AI 的 提示詞（Prompt Engineering）。 透過人力資源（104人力銀行招募需求）的視角來比喻 Prompt 設計：將 AI 視為一位全新的數位人才，使用者需要清楚定義其角色（Role）、背景（Context）、任務（Task）與輸出格式（Format）。此外，影片也說明了不需要死記提示詞公式，因為各大 AI 平台（Google、OpenAI、Claude 等）皆有提供官方的提示詞工程指南供參考與運用。
影片連結
影片核心摘要
本段教學以「白話看 AI」為主題，協助初學者破除死記提示詞公式的迷思。核心思維是「將 AI 視為在 104 人力銀行招募並培育的新人」：
- 核心架構：撰寫提示詞就像開立職缺與制定工作手冊，關鍵在於設定角色（Role）、提供背景（Context）、明確任務（Task）與指定格式（Format）。
- 官方資源：各大 AI 原廠（Google、OpenAI、Anthropic）均有發布提示詞手冊，直接參考官方規範比死記模板更有效。
- AI Agent 三要素：透過 RAG（內部知識庫）、Prompt（角色定位）與 Skill（標準作業流程），能將 AI 培養成專屬的數位員工。
- 工具落地：示範如何在 Gemini Gem、Google AI Studio 與 ChatGPT（專案與自訂 GPTs）中填寫系統指令（System Instructions）。
章節時間軸與重點整理
- 開場引言：提示詞與 AI 設計痛點
- 許多人剛接觸 AI 時，往往卡在第一步的提示詞撰寫與角色設定，不知道從何著手。本單元著重於用簡單白話的方式拆解基本概念。
- 核心觀念：免背公式，把 AI 當成 104 招募夥伴
- 思考提示詞最直觀的方式，就像在 104 人力銀行尋找合作夥伴：釐清希望 AI 協助處理哪些業務、具備哪些專業能力與特質。
- 善用官方規範：各大 AI 公司的提示詞說明書
- 不需要死記網路上的公式，Google、OpenAI、Claude 等原廠均有釋出完整的提示工程指南（Prompt Engineering Guide），直接參考並下載官方文件即可掌握標準原則。
- AI 的本質：擁有潛力但尚未受訓的職場新鮮人
- AI 知識廣博，但如果沒有給予工作守則、流程 SOP 或清楚指示，它無法掌握具體需求。使用者必須扮演培訓者的角色，引導它熟悉任務。
- 高效溝通的四大提示詞維度
- 設定角色（Role）：賦予專業身分，限縮回答範圍（例如：資深行銷企劃）。
- 提供背景（Context）：說明現況、受眾與限制條件。
- 明確任務（Task）：具體指出 AI 必須執行的動作。
- 指定格式（Format）：規範產出的呈現方式（如清單、表格、特定語氣）。
- 實例對照：以「社群行銷小編」職缺拆解提示詞
- 角色定義：職位為社群小編。
- 特質與背景：熱愛接觸新事物、具備積極溝通與敏銳度高的語氣風格。
- 任務與流程：負責 Facebook、Instagram、Threads 等平台的貼文發想與互動回覆。
- 指定格式：配合不同社群平台的特性設定內容結構（例如 LINE 需簡短說明、Threads 需文字搭配圖片輔助）。
- 進階設計：AI Agent 的三大組成要素
- RAG（檢索增強生成）：提供內部文件或工作手冊，讓 AI 依據資料精準回答，避免幻覺。
- Prompt（提示詞工程）：定義 AI 的角色本質、語氣與職責。
- Skill（工作技能/SOP）：帶領 AI 實際跑過流程，經人工審核確認後，形成固定且可反覆執行的任務技能。
- 系統指令設定實作：Gemini Gem
- 在自訂 Gem 介面中的「使用說明」欄位填寫提示詞，設定其專業背景與回答規範。
- 系統指令設定實作：Google AI Studio
- 在右側的「System instructions」欄位輸入系統指令，定義模型的角色定位與語氣風格。
- 系統指令設定實作：ChatGPT
- 免費版：可在「專案」中的指令欄位設定特定工作背景。
- 付費版（GPTs）：在 Instructions 欄位設定提示詞，並可利用上傳知識庫檔案的方式實現 RAG 檢索功能。
- 單元結尾
- 總結提示詞與 AI Agent 的入門思考架構，後續單元將進一步展開其他進階應用。
